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2023-04-21 09:00:05

二维阵列的峰值检测

我在帮助一家兽医诊所测量狗爪下的压力。我使用Python进行数据分析，现在我正试图将爪子划分为(解剖学上的)子区域。

我为每个爪子制作了一个2D数组，其中包括爪子随时间加载的每个传感器的最大值。这里有一个单爪的例子，我使用Excel绘制我想要“检测”的区域。传感器周围是2 * 2的方框带有局部最大值，它们加起来的和最大。

所以我尝试了一些实验，并决定简单地寻找每一列和每一行的最大值(由于爪子的形状，不能只看一个方向)。这似乎能很好地“检测”到不同脚趾的位置，但也能标记出相邻的传感器。

那么告诉Python哪些最大值是我想要的最好方法是什么呢?

注意:2x2的方块不能重叠，因为它们必须是分开的脚趾!

此外，我选择了2x2作为方便，任何更高级的解决方案都是受欢迎的，但我只是一个人类运动科学家，所以我既不是真正的程序员也不是数学家，所以请保持“简单”。

下面是一个可以用np.loadtxt加载的版本

结果

所以我尝试了@jextee的解决方案(见下面的结果)。正如你所看到的，它对前爪很有效，但对后腿就不那么有效了。

更具体地说，它无法识别第四个脚趾的小峰。这显然是固有的事实，即循环从上向下看最低值，而不考虑它在哪里。

有没有人知道如何调整@jextee的算法，让它也能找到第四个脚趾?

因为我还没有处理其他的试验，所以我无法提供其他的样品。但我之前给出的数据是每个爪子的平均值。这个文件是一个数组，其中包含9只爪子的最大数据，按照它们与盘子接触的顺序排列。

这张照片显示了它们在空间上是如何分布在板块上的。

更新:

我已经为任何感兴趣的人建立了一个博客，我已经设置了一个OneDrive与所有的原始测量。因此，对于任何要求更多数据的人:给你更多力量!

新更新:

所以在我得到关于爪子检测和爪子分类的问题的帮助后，我终于能够检查每个爪子的脚趾检测!事实证明，除了像我自己例子中那样大的爪子，它在其他地方都不太管用。当然，事后看来，是我自己的错，我这么武断地选择了2x2。

这里有一个很好的例子，它错在哪里:指甲被识别为脚趾，而“脚跟”太宽了，它被识别了两次!

爪子太大了，所以采用没有重叠的2x2尺寸，会导致一些脚趾被检测两次。反过来，在小型犬中，它经常找不到第5个脚趾，我怀疑这是由于2x2面积太大造成的。

在对我所有的测量都尝试了当前的解决方案后，我得出了一个惊人的结论，几乎所有的小狗都没有发现第5个脚趾，而在超过50%的大型狗的冲击中，它会发现更多!

显然我需要改变它。我自己的想法是改变社区的大小，让小狗住的地方更小，大狗住的地方更大。但是generate_binary_structure不允许我改变数组的大小。

因此，我希望其他人有更好的建议来定位脚趾，也许是脚趾面积与爪子大小的比例?

当前回答

我用局部最大滤波器检测了峰值。下面是你的第一个4个爪子数据集的结果:

我还在9个爪子的第二个数据集上运行了它，效果也很好。

你可以这样做:

import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import maximum_filter
from scipy.ndimage.morphology import generate_binary_structure, binary_erosion
import matplotlib.pyplot as pp

#for some reason I had to reshape. Numpy ignored the shape header.
paws_data = np.loadtxt("paws.txt").reshape(4,11,14)

#getting a list of images
paws = [p.squeeze() for p in np.vsplit(paws_data,4)]


def detect_peaks(image):
    """
    Takes an image and detect the peaks usingthe local maximum filter.
    Returns a boolean mask of the peaks (i.e. 1 when
    the pixel's value is the neighborhood maximum, 0 otherwise)
    """

    # define an 8-connected neighborhood
    neighborhood = generate_binary_structure(2,2)

    #apply the local maximum filter; all pixel of maximal value 
    #in their neighborhood are set to 1
    local_max = maximum_filter(image, footprint=neighborhood)==image
    #local_max is a mask that contains the peaks we are 
    #looking for, but also the background.
    #In order to isolate the peaks we must remove the background from the mask.

    #we create the mask of the background
    background = (image==0)

    #a little technicality: we must erode the background in order to 
    #successfully subtract it form local_max, otherwise a line will 
    #appear along the background border (artifact of the local maximum filter)
    eroded_background = binary_erosion(background, structure=neighborhood, border_value=1)

    #we obtain the final mask, containing only peaks, 
    #by removing the background from the local_max mask (xor operation)
    detected_peaks = local_max ^ eroded_background

    return detected_peaks


#applying the detection and plotting results
for i, paw in enumerate(paws):
    detected_peaks = detect_peaks(paw)
    pp.subplot(4,2,(2*i+1))
    pp.imshow(paw)
    pp.subplot(4,2,(2*i+2) )
    pp.imshow(detected_peaks)

pp.show()

之后你所需要做的就是在蒙版上使用scipy. nmage .measurements.label来标记所有不同的对象。然后你就可以单独和他们玩了。

注意，该方法工作得很好，因为背景没有噪声。如果是的话，你会在背景中检测到一堆其他不想要的峰。另一个重要因素是社区的大小。如果峰值大小发生变化，您将需要调整它(应该保持大致成比例)。

2010-09-11 03:38:07

其他回答

我脑子里有几个想法:

取扫描的梯度(导数)，看看是否消除了错误的调用 取局部极大值的最大值

你可能还想看看OpenCV，它有一个相当不错的Python API，可能有一些你会发现有用的函数。

2010-09-10 12:38:45

物理学家对这个问题进行了深入的研究。在ROOT中有一个很好的实现。查看TSpectrum类(特别是TSpectrum2)和它们的文档。

引用:

M.Morhac et al.: Background elimination methods for multidimensional coincidence gamma-ray spectra. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 401 (1997) 113-132. M.Morhac et al.: Efficient one- and two-dimensional Gold deconvolution and its application to gamma-ray spectra decomposition. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 401 (1997) 385-408. M.Morhac et al.: Identification of peaks in multidimensional coincidence gamma-ray spectra. Nuclear Instruments and Methods in Research Physics A 443(2000), 108-125.

.．.对于那些没有订阅NIM的人:

Spectrum.doc SpectrumDec.ps.gz SpectrumSrc.ps.gz SpectrumBck.ps.gz

2010-09-10 22:49:13

谢谢你的原始数据。我在火车上，这是我到的最远的地方(我的站就要到了)。我用regexps按摩了你的txt文件，并将其放入一个html页面，使用一些javascript进行可视化。我在这里分享它是因为一些人，比如我自己，可能会发现它比python更容易被破解。

我认为一个很好的方法是尺度和旋转不变，我的下一步将是研究高斯的混合。(每个爪垫是高斯分布的中心)。

    <html>
<head>
    <script type="text/javascript" src="http://vis.stanford.edu/protovis/protovis-r3.2.js"></script> 
    <script type="text/javascript">
    var heatmap = [[[0,0,0,0,0,0,0,4,4,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,7,14,22,18,7,0,0,0],
[0,0,0,0,11,40,65,43,18,7,0,0,0],
[0,0,0,0,14,61,72,32,7,4,11,14,4],
[0,7,14,11,7,22,25,11,4,14,65,72,14],
[4,29,79,54,14,7,4,11,18,29,79,83,18],
[0,18,54,32,18,43,36,29,61,76,25,18,4],
[0,4,7,7,25,90,79,36,79,90,22,0,0],
[0,0,0,0,11,47,40,14,29,36,7,0,0],
[0,0,0,0,4,7,7,4,4,4,0,0,0]
],[
[0,0,0,4,4,0,0,0,0,0,0,0,0],
[0,0,11,18,18,7,0,0,0,0,0,0,0],
[0,4,29,47,29,7,0,4,4,0,0,0,0],
[0,0,11,29,29,7,7,22,25,7,0,0,0],
[0,0,0,4,4,4,14,61,83,22,0,0,0],
[4,7,4,4,4,4,14,32,25,7,0,0,0],
[4,11,7,14,25,25,47,79,32,4,0,0,0],
[0,4,4,22,58,40,29,86,36,4,0,0,0],
[0,0,0,7,18,14,7,18,7,0,0,0,0],
[0,0,0,0,4,4,0,0,0,0,0,0,0],
],[
[0,0,0,4,11,11,7,4,0,0,0,0,0],
[0,0,0,4,22,36,32,22,11,4,0,0,0],
[4,11,7,4,11,29,54,50,22,4,0,0,0],
[11,58,43,11,4,11,25,22,11,11,18,7,0],
[11,50,43,18,11,4,4,7,18,61,86,29,4],
[0,11,18,54,58,25,32,50,32,47,54,14,0],
[0,0,14,72,76,40,86,101,32,11,7,4,0],
[0,0,4,22,22,18,47,65,18,0,0,0,0],
[0,0,0,0,4,4,7,11,4,0,0,0,0],
],[
[0,0,0,0,4,4,4,0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,4,14,14,18,7,0,0,0,0,0],
[0,0,0,4,14,40,54,22,4,0,0,0,0],
[0,7,11,4,11,32,36,11,0,0,0,0,0],
[4,29,36,11,4,7,7,4,4,0,0,0,0],
[4,25,32,18,7,4,4,4,14,7,0,0,0],
[0,7,36,58,29,14,22,14,18,11,0,0,0],
[0,11,50,68,32,40,61,18,4,4,0,0,0],
[0,4,11,18,18,43,32,7,0,0,0,0,0],
[0,0,0,0,4,7,4,0,0,0,0,0,0],
],[
[0,0,0,0,0,0,4,7,4,0,0,0,0],
[0,0,0,0,4,18,25,32,25,7,0,0,0],
[0,0,0,4,18,65,68,29,11,0,0,0,0],
[0,4,4,4,18,65,54,18,4,7,14,11,0],
[4,22,36,14,4,14,11,7,7,29,79,47,7],
[7,54,76,36,18,14,11,36,40,32,72,36,4],
[4,11,18,18,61,79,36,54,97,40,14,7,0],
[0,0,0,11,58,101,40,47,108,50,7,0,0],
[0,0,0,4,11,25,7,11,22,11,0,0,0],
[0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,0,0,0],
],[
[0,0,4,7,4,0,0,0,0,0,0,0,0],
[0,0,11,22,14,4,0,4,0,0,0,0,0],
[0,0,7,18,14,4,4,14,18,4,0,0,0],
[0,4,0,4,4,0,4,32,54,18,0,0,0],
[4,11,7,4,7,7,18,29,22,4,0,0,0],
[7,18,7,22,40,25,50,76,25,4,0,0,0],
[0,4,4,22,61,32,25,54,18,0,0,0,0],
[0,0,0,4,11,7,4,11,4,0,0,0,0],
],[
[0,0,0,0,7,14,11,4,0,0,0,0,0],
[0,0,0,4,18,43,50,32,14,4,0,0,0],
[0,4,11,4,7,29,61,65,43,11,0,0,0],
[4,18,54,25,7,11,32,40,25,7,11,4,0],
[4,36,86,40,11,7,7,7,7,25,58,25,4],
[0,7,18,25,65,40,18,25,22,22,47,18,0],
[0,0,4,32,79,47,43,86,54,11,7,4,0],
[0,0,0,14,32,14,25,61,40,7,0,0,0],
[0,0,0,0,4,4,4,11,7,0,0,0,0],
],[
[0,0,0,0,4,7,11,4,0,0,0,0,0],
[0,4,4,0,4,11,18,11,0,0,0,0,0],
[4,11,11,4,0,4,4,4,0,0,0,0,0],
[4,18,14,7,4,0,0,4,7,7,0,0,0],
[0,7,18,29,14,11,11,7,18,18,4,0,0],
[0,11,43,50,29,43,40,11,4,4,0,0,0],
[0,4,18,25,22,54,40,7,0,0,0,0,0],
[0,0,4,4,4,11,7,0,0,0,0,0,0],
],[
[0,0,0,0,0,7,7,7,7,0,0,0,0],
[0,0,0,0,7,32,32,18,4,0,0,0,0],
[0,0,0,0,11,54,40,14,4,4,22,11,0],
[0,7,14,11,4,14,11,4,4,25,94,50,7],
[4,25,65,43,11,7,4,7,22,25,54,36,7],
[0,7,25,22,29,58,32,25,72,61,14,7,0],
[0,0,4,4,40,115,68,29,83,72,11,0,0],
[0,0,0,0,11,29,18,7,18,14,4,0,0],
[0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,0,0,0],
]
];
</script>
</head>
<body>
    <script type="text/javascript+protovis">    
    for (var a=0; a < heatmap.length; a++) {
    var w = heatmap[a][0].length,
    h = heatmap[a].length;
var vis = new pv.Panel()
    .width(w * 6)
    .height(h * 6)
    .strokeStyle("#aaa")
    .lineWidth(4)
    .antialias(true);
vis.add(pv.Image)
    .imageWidth(w)
    .imageHeight(h)
    .image(pv.Scale.linear()
        .domain(0, 99, 100)
        .range("#000", "#fff", '#ff0a0a')
        .by(function(i, j) heatmap[a][j][i]));
vis.render();
}
</script>
  </body>
</html>

2010-09-11 01:07:08

也许一个简单的方法在这里就足够了:建立一个平面上所有2x2正方形的列表，按它们的和排序(降序)。

首先，在你的“爪子列表”中选择价值最高的方块。然后，迭代地选择4个次优正方形，这些正方形不与之前找到的任何正方形相交。

2010-09-10 13:00:29

我相信你现在已经有足够的信息了，但我忍不住建议使用k-均值聚类方法。k-means是一种无监督聚类算法，它将你的数据(在任何维度上-我碰巧在3D中这样做)，并将其排列成k个具有明显边界的聚类。这里很好，因为你确切地知道这些犬齿应该有多少脚趾。

此外，它是在Scipy中实现的，非常好(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.vq.html)。

下面是它在空间上解析3D集群的一个例子:

你想要做的有点不同(2D，包括压力值)，但我仍然认为你可以尝试一下。

2013-08-13 21:02:03

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